本發(fā)明屬于道路工程，具體涉及路面波浪快速識別模型構(gòu)建方法、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、路面波浪病害通常出現(xiàn)是由于瀝青路面在長期車輛荷載的作用下，材料發(fā)生塑性變形，或基底層壓實(shí)不足以及排水不良等原因引起的；施工時(shí)材料配合比設(shè)計(jì)不當(dāng)、攤鋪和壓實(shí)操作不當(dāng)?shù)仁┕べ|(zhì)量問題也會導(dǎo)致路面波浪病害。這種病害的形成是路面結(jié)構(gòu)和材料力學(xué)性能與外部負(fù)載之間相互作用的結(jié)果。

2、路面波浪病害會導(dǎo)致駕駛不平順，影響乘坐舒適度，降低車輛操控穩(wěn)定性，增加安全隱患。車輛在通過波浪路段時(shí)會產(chǎn)生額外的動(dòng)態(tài)荷載，加速路面的損壞。此外，波浪病害會影響排水效果，容易在路面形成積水，進(jìn)一步惡化路況。

3、對路面波浪病害進(jìn)行快速識別，可以用于快速發(fā)現(xiàn)和評估波浪病害的嚴(yán)重程度，從而制定及時(shí)有效的維護(hù)和修復(fù)計(jì)劃。進(jìn)而提升道路使用壽命，保障道路使用者的安全，同時(shí)降低維修成本，提高道路管理效率。

4、申請?zhí)枮?01210127649.0、發(fā)明名稱為“一種速度抑制型波浪瀝青路面的設(shè)計(jì)和鋪設(shè)方法”的發(fā)明專利，提出了一種針對交通速度控制需求的波浪瀝青路面的設(shè)計(jì)和鋪設(shè)方法，旨在通過路面的波浪形狀自然促使駕駛員降低行駛速度，適用于交通密集且需要限速的各類道路。然而，該發(fā)明未考慮路面波浪病害的快速智能識別，導(dǎo)致無法及時(shí)發(fā)現(xiàn)波浪病害，影響道路安全和行車舒適度，加劇路面損壞，并導(dǎo)致過高的維修成本和道路維護(hù)管理的低效率。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明要解決的問題是路面波浪病害的快速智能識別，提出路面波浪快速識別模型構(gòu)建方法、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明通過以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)：

3、一種路面波浪快速識別模型構(gòu)建方法，包括如下步驟：

4、s1.?采用車載三維結(jié)構(gòu)光相機(jī)采集路面圖像，然后對采集的路面圖像進(jìn)行壓縮處理，得到壓縮處理后的路面圖像；

5、s2.?對步驟s1得到的壓縮處理后的路面圖像，進(jìn)行標(biāo)注，得到路面波浪快速識別模型的數(shù)據(jù)集；

6、s3.?構(gòu)建路面波浪快速識別的基礎(chǔ)模型、第一輔助模型、第二輔助模型與強(qiáng)化模型；

7、s4.?構(gòu)建路面波浪快速識別的基礎(chǔ)模型、第一輔助模型、第二輔助模型與強(qiáng)化模型輸出層之間的損失函數(shù)；

8、s5.?基于步驟s4得到的基礎(chǔ)模型、第一輔助模型、第二輔助模型與強(qiáng)化模型輸出層之間的損失函數(shù)構(gòu)建總體損失函數(shù)，然后構(gòu)建基于總體損失函數(shù)的模型優(yōu)化方法，經(jīng)過訓(xùn)練得到優(yōu)化后的基礎(chǔ)模型；

9、s6.?對步驟s5得到的優(yōu)化后的基礎(chǔ)模型進(jìn)行增強(qiáng)改進(jìn)，得到最終的路面波浪快速識別模型；

10、s7.?構(gòu)建基于最終的路面波浪快速識別模型的數(shù)字孿生模型，用于路面波浪病害的更新。

11、進(jìn)一步的，步驟s1的具體實(shí)現(xiàn)方法包括如下步驟：

12、s1.1.?采用車載三維結(jié)構(gòu)光相機(jī)采集路面圖像，采集過程中車速控制在70km/h以內(nèi)；

13、s1.2.?對采集的路面圖像采用哈夫曼編碼方式進(jìn)行壓縮，得到壓縮后的路面圖像；

14、s1.3.?將壓縮后的路面圖像進(jìn)行平面投影，得到投影后的路面圖像為壓縮處理后的路面圖像。

15、進(jìn)一步的，步驟s2的具體實(shí)現(xiàn)方法包括如下步驟：

16、s2.1.?通過人工標(biāo)注的方法，將步驟s1得到的壓縮處理后的路面圖像框選出波浪及剝落、車轍、擁包三種病害，并將波浪標(biāo)識為wave，其它三種病害依次標(biāo)記為other1、other2、other3，得到路面波浪快速識別模型的數(shù)據(jù)集；

17、s2.2.?按照數(shù)量比為8:2的比例，將路面波浪快速識別模型的數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測試集。

18、進(jìn)一步的，步驟s3的具體實(shí)現(xiàn)方法包括如下步驟：

19、s3.1.?構(gòu)建路面波浪快速識別的基礎(chǔ)模型：

20、s3.1.1.?基礎(chǔ)模型a由1個(gè)輸入層、9個(gè)卷積層、9個(gè)激活層、3個(gè)池化層、1個(gè)合并層、1個(gè)上采樣層、1個(gè)路徑聚合網(wǎng)絡(luò)層panet、1個(gè)池化拼接層、1個(gè)空間金字塔池化層spp、1個(gè)輸出層構(gòu)成，具體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為以下結(jié)構(gòu)依次連接；

21、s3.1.2.?將步驟s2得到的訓(xùn)練集輸入到基礎(chǔ)模型a中，通過誤差反向傳播算法，計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元的權(quán)重和偏置，完成基礎(chǔ)模型a的訓(xùn)練，得到訓(xùn)練完畢的基礎(chǔ)模型a；

22、基礎(chǔ)模型a的損失函數(shù)的計(jì)算公式為：

23、；

24、其中，la為基礎(chǔ)模型a的損失函數(shù)；na為基礎(chǔ)模型a中數(shù)據(jù)樣本總數(shù)；為第 ia個(gè)樣本的真實(shí)標(biāo)簽，為基礎(chǔ)模型a預(yù)測第 ia個(gè)樣本為類別1的概率；

25、s3.1.3.?基礎(chǔ)模型a對應(yīng)的4個(gè)輸出單元的節(jié)點(diǎn)輸出值為 a1、 a2、 a3、 a4，將4個(gè)輸出單元的節(jié)點(diǎn)輸出值進(jìn)行初始轉(zhuǎn)換，得到輸出值對應(yīng)的概率值的計(jì)算公式為：

26、；

27、然后將4個(gè)輸出單元的節(jié)點(diǎn)輸出值進(jìn)一步優(yōu)化轉(zhuǎn)換，得到輸出值對應(yīng)的增強(qiáng)概率值的計(jì)算公式為：

28、；

29、其中， g為增強(qiáng)系數(shù)，然后對每個(gè)節(jié)點(diǎn)對應(yīng)的實(shí)際病害標(biāo)注為；

30、s3.1.4.?采用以及步驟s2得到的訓(xùn)練集，結(jié)合誤差鏈?zhǔn)角髮?dǎo)法則，訓(xùn)練基礎(chǔ)模型a，訓(xùn)練完畢后，得到基礎(chǔ)模型a對應(yīng)的4類病害的輸出值，依次記為，，，；

31、s3.2.?構(gòu)建路面波浪快速識別的第一輔助模型：

32、s3.2.1.?第一輔助模型b由1個(gè)輸入層、9個(gè)卷積層、9個(gè)激活層、5個(gè)池化層、1個(gè)合并層、1個(gè)上采樣層、1個(gè)panet層、1個(gè)池化拼接層、1個(gè)spp層、1個(gè)輸出層構(gòu)成，具體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為以下結(jié)構(gòu)依次連接；

33、s3.2.2.?將步驟s2得到的訓(xùn)練集輸入到第一輔助模型b中，通過誤差反向傳播算法，計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元的權(quán)重和偏置，完成第一輔助模型b的訓(xùn)練，得到訓(xùn)練完畢的第一輔助模型b；

34、第一輔助模型b的損失函數(shù)的計(jì)算公式為：

35、；

36、其中，lb為第一輔助模型b的損失函數(shù)；nb為第一輔助模型b中數(shù)據(jù)樣本總數(shù)；為第 ib個(gè)樣本的真實(shí)標(biāo)簽，為第一輔助模型b預(yù)測第 ib個(gè)樣本為類別1的概率；

37、s3.2.3.?第一輔助模型b對應(yīng)的4個(gè)輸出單元的節(jié)點(diǎn)輸出值為 b1、 b2、 b3、 b4，將4個(gè)輸出單元的節(jié)點(diǎn)輸出值進(jìn)行初始轉(zhuǎn)換，得到輸出值 b i對應(yīng)的概率值的計(jì)算公式為：

38、；

39、然后將4個(gè)輸出單元的節(jié)點(diǎn)輸出值進(jìn)一步優(yōu)化轉(zhuǎn)換，得到輸出值 b i對應(yīng)的增強(qiáng)概率值的計(jì)算公式為：

40、；

41、s3.2.4.?采用以及步驟s2得到的訓(xùn)練集，結(jié)合誤差鏈?zhǔn)角髮?dǎo)法則，訓(xùn)練第一輔助模型b，訓(xùn)練完畢后，得到第一輔助模型b對應(yīng)的病害輸出值為，輸出層的4個(gè)節(jié)點(diǎn)中，每個(gè)節(jié)點(diǎn)對應(yīng)的實(shí)際病害標(biāo)注為， i=1,2,3,4；

42、s3.3.?構(gòu)建路面波浪快速識別的第二輔助模型：

43、s3.3.1.?第二輔助模型c由1個(gè)輸入層、12個(gè)卷積層、12個(gè)激活層、5個(gè)池化層、1個(gè)合并層、1個(gè)上采樣層、1個(gè)panet層、1個(gè)池化拼接層、1個(gè)spp層、1個(gè)輸出層構(gòu)成，具體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為以下結(jié)構(gòu)依次連接；

44、s3.3.2.?將步驟s2得到的訓(xùn)練集輸入到第二輔助模型c中，通過誤差反向傳播算法，計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元的權(quán)重和偏置，完成第二輔助模型c的訓(xùn)練，得到訓(xùn)練完畢的第二輔助模型c；

45、第二輔助模型c的損失函數(shù)的計(jì)算公式為：

46、；

47、其中，lc為第二輔助模型c的損失函數(shù)；nc為第二輔助模型c中數(shù)據(jù)樣本總數(shù)；為第 ic個(gè)樣本的真實(shí)標(biāo)簽，為第二輔助模型c預(yù)測第 ic個(gè)樣本為類別1的概率；

48、s3.3.3.?第二輔助模型c對應(yīng)的4個(gè)輸出單元的節(jié)點(diǎn)輸出值為，將4個(gè)輸出單元的節(jié)點(diǎn)輸出值進(jìn)行初始轉(zhuǎn)換，得到對應(yīng)的概率值的計(jì)算公式為：

49、；

50、然后將4個(gè)輸出單元的節(jié)點(diǎn)輸出值進(jìn)一步優(yōu)化轉(zhuǎn)換，得到輸出值對應(yīng)的增強(qiáng)概率值的計(jì)算公式為：

51、；

52、其中， g為增強(qiáng)系數(shù)，然后對每個(gè)節(jié)點(diǎn)對應(yīng)的實(shí)際病害標(biāo)注為；

53、s3.3.4.?采用以及步驟s2得到的訓(xùn)練集，結(jié)合誤差鏈?zhǔn)角髮?dǎo)法則，訓(xùn)練第二輔助模型c，訓(xùn)練完畢后，得到第二輔助模型c對應(yīng)的4類病害的輸出值為；

54、s3.4.?構(gòu)建路面波浪快速識別的強(qiáng)化模型：

55、s3.4.1.?強(qiáng)化模型d由1個(gè)輸入層、14個(gè)卷積層、14個(gè)激活層、5個(gè)池化層、1個(gè)合并層、1個(gè)上采樣層、1個(gè)panet層、1個(gè)池化拼接層、1個(gè)spp層、1個(gè)輸出層構(gòu)成，具體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為以下結(jié)構(gòu)依次連接；

56、s3.4.2.?將步驟s2得到的訓(xùn)練集輸入到強(qiáng)化模型d中，通過誤差反向傳播算法，計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元的權(quán)重和偏置，完成強(qiáng)化模型d的訓(xùn)練，得到訓(xùn)練完畢的強(qiáng)化模型d；

57、強(qiáng)化模型d的損失函數(shù)的計(jì)算公式為：

58、；

59、其中，ld為強(qiáng)化模型d的損失函數(shù)；nd為強(qiáng)化模型d中數(shù)據(jù)樣本總數(shù)；為第 id個(gè)樣本的真實(shí)標(biāo)簽，為強(qiáng)化模型d預(yù)測第 id個(gè)樣本為類別1的概率；

60、s3.4.3.?強(qiáng)化模型d對應(yīng)的4個(gè)輸出單元的節(jié)點(diǎn)輸出值為，將4個(gè)輸出單元的節(jié)點(diǎn)輸出值進(jìn)行初始轉(zhuǎn)換，得到對應(yīng)的概率值的計(jì)算公式為：

61、；

62、然后將4個(gè)輸出單元的節(jié)點(diǎn)輸出值進(jìn)一步優(yōu)化轉(zhuǎn)換，得到輸出值對應(yīng)的增強(qiáng)概率值的計(jì)算公式為：

63、；

64、其中， g為增強(qiáng)系數(shù)，然后對每個(gè)節(jié)點(diǎn)對應(yīng)的實(shí)際病害標(biāo)注為；

65、s3.4.4.?采用以及步驟s2得到的訓(xùn)練集，結(jié)合誤差鏈?zhǔn)角髮?dǎo)法則，訓(xùn)練強(qiáng)化模型d，訓(xùn)練完畢后，得到強(qiáng)化模型d對應(yīng)的4類病害的輸出值為。

66、進(jìn)一步的，步驟s4的具體實(shí)現(xiàn)方法包括如下步驟：

67、s4.1.?基于和，建立第一輔助模型b與基礎(chǔ)模型a輸出層之間的損失函數(shù)，計(jì)算公式為：

68、；

69、基于和，構(gòu)建輸出值對應(yīng)的概率值的基礎(chǔ)模型a的損失函數(shù)，計(jì)算公式為：

70、；

71、基于和，建立第一輔助模型b與基礎(chǔ)模型a輸出層之間的關(guān)系損失函數(shù)，計(jì)算公式為：

72、

73、其中，為的權(quán)重系數(shù)，為的權(quán)重系數(shù)；

74、s4.2.?建立第二輔助模型c與第一輔助模型b輸出層之間的關(guān)系損失函數(shù)，表達(dá)式為：

75、；

76、其中，為的權(quán)重系數(shù)，為的權(quán)重系數(shù)，為基于和的損失函數(shù)；為基于和的損失函數(shù)；

77、的計(jì)算公式為：

78、；

79、的計(jì)算公式為：

80、；

81、s4.3.?建立第二輔助模型c與基礎(chǔ)模型a輸出層之間的關(guān)系損失函數(shù)，表達(dá)式為：

82、；

83、其中，為的權(quán)重系數(shù)，為的權(quán)重系數(shù)，為基于和的損失函數(shù)，為基于和的損失函數(shù)；

84、的計(jì)算公式為：

85、；

86、的計(jì)算公式為：

87、；

88、s4.4.?建立強(qiáng)化模型d與基礎(chǔ)模型a輸出層之間的關(guān)系損失函數(shù)，表達(dá)式為：

89、；

90、其中，為的權(quán)重系數(shù)，為的權(quán)重系數(shù)，為基于和的損失函數(shù)；

91、的計(jì)算公式為：

92、；

93、s4.5.?建立強(qiáng)化模型d與第二輔助模型c輸出層之間的關(guān)系損失函數(shù)，表達(dá)式為：

94、；

95、其中，為的權(quán)重系數(shù)，為的權(quán)重系數(shù)，為基于和的損失函數(shù)，為基于和的損失函數(shù)；

96、的計(jì)算公式為：

97、；

98、的計(jì)算公式為：

99、。

100、進(jìn)一步的，步驟s5的具體實(shí)現(xiàn)方法包括如下步驟：

101、s5.1.?定義基礎(chǔ)模型a、第一輔助模型b、第二輔助模型c、強(qiáng)化模型d之間對應(yīng)的總體損失函數(shù)的計(jì)算公式為：

102、；

103、其中，、、、、分別為、、、、的權(quán)重系數(shù)，且、、、、的取值為0或1；

104、通過改變、、、、的取值，共可以得到種總體損失函數(shù)的形式，從而得到32個(gè)參數(shù)的基礎(chǔ)模型a；

105、s5.2.?利用步驟s2得到的路面波浪快速識別模型的數(shù)據(jù)集，基于鏈?zhǔn)角髮?dǎo)法則，通過誤差反向傳播方式，對模型進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練得到32個(gè)基礎(chǔ)模型a；

106、設(shè)置32個(gè)基礎(chǔ)模型a對應(yīng)的準(zhǔn)確率記為,?i=1,2,3,…,32，計(jì)算公式為：

107、；

108、其中，表示采用訓(xùn)練集訓(xùn)練后的第 i個(gè)模型，在對測試集中的數(shù)據(jù)進(jìn)行識別時(shí)，預(yù)測為龜裂且實(shí)際為龜裂的樣本數(shù)量；表示采用訓(xùn)練集訓(xùn)練后的第 i個(gè)模型，在對測試集中的數(shù)據(jù)進(jìn)行識別時(shí)，預(yù)測為龜裂但實(shí)際不是龜裂的樣本數(shù)量；

109、比較得到中的最大值；

110、對應(yīng)的基礎(chǔ)模型a，即為訓(xùn)練得到優(yōu)化后的基礎(chǔ)模型。

111、進(jìn)一步的，步驟s6的具體實(shí)現(xiàn)方法包括如下步驟：

112、s6.1.?對步驟s5得到的優(yōu)化后的基礎(chǔ)模型，設(shè)置對增強(qiáng)系數(shù)g依次取值為：g=1,3,5,7,9,11,15,20,30,40,50；

113、s6.2.?基于不同的增強(qiáng)系數(shù)g得到11種工況，對優(yōu)化后的基礎(chǔ)模型進(jìn)行訓(xùn)練得到11種模型，設(shè)置11個(gè)優(yōu)化后的基礎(chǔ)模型對應(yīng)的準(zhǔn)確率依次為，i=1,2,3,…,11；

114、比較得到中的最大值；

115、對應(yīng)的優(yōu)化后的基礎(chǔ)模型為最終的路面波浪快速識別模型。

116、進(jìn)一步的，步驟s7的具體實(shí)現(xiàn)方法包括如下步驟：

117、s7.1.?將步驟s6得到的最終的路面波浪快速識別模型導(dǎo)出為用于獨(dú)立服務(wù)的部署文件，包括pt文件、pth文件、json文件、txt文件中的一種；

118、s7.2.?構(gòu)建道路信息模型；

119、s7.2.1.?收集道路的位置、長度、寬度、布局的信息；

120、s7.2.2.?將步驟s7.2.1得到的數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)庫中，并構(gòu)建道路的基礎(chǔ)三維模型，所述道路的基礎(chǔ)三維模型包括道路的幾何信息；

121、s7.2.3.?在步驟s7.2.2的基礎(chǔ)上，在道路的基礎(chǔ)三維模型中添加材料屬性、設(shè)計(jì)規(guī)范、歷史維護(hù)數(shù)據(jù)，得到道路信息模型；

122、s7.2.4.?將道路信息模型導(dǎo)出為被web應(yīng)用支持的格式文件，包括json文件、js文件中的一種；

123、s7.3.?在數(shù)字孿生平臺中，導(dǎo)入步驟s7.1得到的最終的路面波浪快速識別模型的部署文件，導(dǎo)入步驟s7.2得到的道路信息模型格式文件；

124、s7.4.?采用python構(gòu)建圖像數(shù)據(jù)與最終的路面波浪快速識別模型之間的api接口，用于進(jìn)行車轍智能識別；采用python構(gòu)建最終的路面波浪快速識別模型與道路信息模型之間的api接口，完成基于最終的路面波浪快速識別模型的路面車轍狀態(tài)更新的數(shù)字孿生模型的構(gòu)建。

125、一種電子設(shè)備，包括存儲器和處理器，存儲器存儲有計(jì)算機(jī)程序，所述的處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)所述的一種路面波浪快速識別模型構(gòu)建方法的步驟。

126、一種計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)所述的一種路面波浪快速識別模型構(gòu)建方法。

127、本發(fā)明的有益效果：

128、本發(fā)明所述的一種路面波浪快速識別模型構(gòu)建方法，路面波浪是由于路面不平整而形成的連續(xù)的起伏變化，通常表現(xiàn)為相對規(guī)則的凹凸形態(tài)和陰影變化。結(jié)合波浪的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)模型結(jié)構(gòu)包含輸入層，卷積層，激活層，池化層,合并層，上采樣層，panet層，池化拼接層，spp層，輸出層。各結(jié)構(gòu)層的功能如下：輸入層接收路面圖像，為模型提供原始數(shù)據(jù)，包含波浪的凹凸紋理及其周邊環(huán)境信息。卷積層通過多個(gè)濾波器提取不同層次的視覺特征，包括波浪的邊緣、形狀和紋理等，對周期性的波浪形態(tài)尤為重要。激活層引入非線性，使模型能夠?qū)W習(xí)更復(fù)雜的特征組合，有助于區(qū)分波浪與普通的路面紋理。池化層降低特征圖的維度，減少計(jì)算量，同時(shí)提高模型對小的位移和變形（如波浪的微小起伏）的魯棒性。合并層用于融合不同尺度的特征圖，這對于識別多尺度的波浪起伏特征非常重要。上采樣層用于恢復(fù)特征圖的空間分辨率，保證波浪的位置信息在最終輸出中得以精準(zhǔn)表示。panet層通過加強(qiáng)特征金字塔的上下文信息傳遞，提升對路面波浪大小和形態(tài)的識別能力。池化拼接層結(jié)合了不同尺寸的池化輸出，使模型能夠捕獲從細(xì)小到大型的波浪特征，這對于處理不同條件下的路面波浪至關(guān)重要。spp層（空間金字塔池化）通過提取多層次的空間特征，增強(qiáng)模型對波浪紋理的全局理解，這對于識別不同波長和波高的路面波浪是有益的。輸出層將復(fù)雜的特征映射成最終的判別結(jié)果，如對每個(gè)像素點(diǎn)是否屬于波浪區(qū)域的分類概率，確保了路面波浪的準(zhǔn)確識別。

129、本發(fā)明所述的一種路面波浪快速識別模型構(gòu)建方法，提出一種多模型損失函數(shù)組合改進(jìn)方法，促使基礎(chǔ)模型在難以識別或容易出錯(cuò)的區(qū)域獲得性能提升。

130、本發(fā)明所述的一種路面波浪快速識別模型構(gòu)建方法，提出一種最佳基礎(chǔ)模型優(yōu)化方法，保證基礎(chǔ)模型的性能提升效果最佳。

131、本發(fā)明所述的一種路面波浪快速識別模型構(gòu)建方法，提出一種基于增強(qiáng)系數(shù)的基礎(chǔ)模型改進(jìn)方法，提升波浪病害識別模型的泛化能力。

132、本發(fā)明所述的一種路面波浪快速識別模型構(gòu)建方法，提出一種道路數(shù)字孿生模型構(gòu)建與路面波浪病害更新方法，實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生模型的構(gòu)建與波浪病害區(qū)域的準(zhǔn)確更新。數(shù)字孿生技術(shù)與路面波浪病害快速識別方法的融合，能夠利用高精度的數(shù)字模型與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)對路面狀況的即時(shí)和準(zhǔn)確診斷。通過集成傳感器數(shù)據(jù)、圖像識別技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)模型，不僅能及時(shí)檢測和定位路面波浪病害，還能預(yù)測未來的損害發(fā)展，從而優(yōu)化維護(hù)計(jì)劃和資源分配。這有助于提高道路安全性，減少維護(hù)成本，并延長道路使用壽命，對于提升公共安全和經(jīng)濟(jì)效率具有重大價(jià)值。